Ứng dụng sóng siêu âm và mạng học sâu để nhận biết sự tích lũy kim loại nặng trong khoai lang

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Văn Dũng Lê, Tiến Hiển Nguyễn, Trọng Kương Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 664.8 Fruits and vegetables

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học nông nghiệp Việt Nam, 2021

Mô tả vật lý: 427-434

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 674235

Thêm vào giỏ

Thực phẩm nhiễm kim loại nặng gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe con người, đây luôn là mối quan tâm hàng đầu của bất kỳ hệ thống kiểm soát an toàn thực phẩm nào, thậm chí được yêu cầu thông qua các quy trình tốn kém từ thu thập mẫu và đánh giá các thành phần ô nhiễm trong mẫu thực phẩm. Nghiên cứu này nhằm mục đích sử dụng kết hợp sóng siêu âm với mạng lưới sâu để đánh giá sự hiện diện của kim loại nặng trong khoai lang, đồng thời siêu âm vẫn an toàn. Để phân loại các tập dữ liệu siêu âm thu được, chúng tôi đã sử dụng các mạng lưới sâu hiện đã trở thành một công cụ mạnh mẽ và thu hút nhiều nhà nghiên cứu nhằm nhận ra dữ liệu liên quan đến sự hiện diện của chì sunfat trong các mẫu khoai lang. Đối với 31 bộ dữ liệu siêu âm của các mẫu khoai lang thu được, việc áp dụng Mạng Neuron (NN) và máy Deep Boltzmann (DBM) làm mạng sâu mục tiêu của chúng tôi đã mang lại kết quả cho thấy độ chính xác của NN là 62% đối với bộ huấn luyện và 55 % cho tập thử nghiệm và DBM lần lượt là 68% cho tập huấn luyện và 65% cho tập thử nghiệm.,

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR